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卷積神經網絡卷積層和池化層學習、權值共享!!
時間 2020-12-22
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鏈接地址:卷積神經網絡_(1)卷積層和池化層學習 卷積神經網絡(CNN)由輸入層、卷積層、激活函數、池化層、全連接層組成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷積層:用它來進行特徵提取,如下: 輸入圖像是32*32*3,3是它的深度(即R、G、B),卷積層是一個5*5*3的filter(感受野),這裏注意:感受野的深度必須和輸入圖像的深度相同。通過一個filter與輸入圖像的卷
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